内存泄漏在整个系统中可以以各种形式出现，除了写代码时的疏忽，忘记关闭已关闭的资源，更多时候是导致的原因对于系统中的内存泄漏，可能是设计决策错误，也可能是业务逻辑上的疏忽，没有考虑到一些边界条件。例如，在检查数据库时，在某些情况下无法应用查询条件，导致程序被迫持有很大的结果集。如果这样持续一段时间，如果有更多的线程在执行同一个任务，就会发生内存泄漏。Golang为我们提供了pprof工具。掌握后，可以帮助排查程序的内存泄漏问题。当然除了排查内存外，还可以排查CPU占用率高、线程死锁等问题。但是，在本文中，我们将重点介绍如何使用pprof来排查程序的内存泄漏问题。.在Go开发的系统中，如何添加pprof进行采样步骤，这里不再赘述，因为我之前的文章对pprof的安装和使用有详细的介绍，文章链接放在这里：GolangProgramperformance分析（1）pprof和火焰图分析Golang程序性能分析（2）在Echo和Gin框架中使用pprofGolang程序性能分析（3）使用pprof分析gRPC服务的性能当然，如果你想尝试更聪明的东西，let程序可以在抖动发生时进行自我监控和采样，并转储导致内存和CPU问题的调用堆栈信息。你可以看看我在下面两篇文章中介绍的方法和实用类库。学习这些技巧，让Go程序可以监控自己的Go服务，进行自动采样性能分析。内存泄漏的方案设计与实现看哪个指标pprof工具集提供了Go程序内部各种性能指标的采样能力，我们经常用到性能采样指标包括这些：profile：CPU采样heap：对内存分配的采样heapgoroutine中的活跃对象：当前所有goroutine的栈信息allocs：会采样程序启动以来所有对象的内存分配信息（包括已经被GC回收的内存）threadcreate：采样导致的栈信息创建新的系统线程。上面的heap和allocs是内存相关的两个指标。allocs指标会采样程序启动以来所有对象的内存分配信息。一般是一个指标，当你要分析哪些代码可以优化，提高效率的时候检查。对于查看内存泄漏的分析，使用了堆指示器中的采样信息。Heappprof的堆信息是堆中活动对象的内存分配的一个采样。Go中哪些对象会分配到堆上？总的来说就是被多个函数引用的对象，全局变量，超过一定大小（32KB）的对象都会分配在堆上。当然对于Go来说，还会有其他一些情况会导致对象逃逸到堆中。哪些变量分配到堆和内存逃逸就不多说了。如果想看详细内容，请阅读以下两篇文章。Go内存管理器的内存分配策略的图形说明。Go内存管理代码的逃逸分析。")funcmain(){http.HandleFunc("/debug/pprof/heap",pprof.Index)......http.ListenAndServe(":80",nil)}通过HTTP请求获取curl-sK-vhttps://example.com/debug/pprof/profile>heap.out另一个主要的方法是使用runtime.pprof提供的方法将采样信息保存到一个文件中，pprof.Lookup("heap")。WriteTo(profile_file,0)关于这两个包的使用方法以及如何将采样信息存入文件，上面关于自动采样的文章有详细的介绍，这里就不多说了，太长了，进入正题文章的最后，如何使用pprof找出代码在获取示例文件后导致内存泄漏的位置。默认每512KB分配字节的分配信息，我们可以设置runtime.MemProfile来收集所有对象的信息，但是这样会影响性能程序的nce。当我们得到示例文件后，我们可以通过gotoolpprof将信息加载到交互模式的控制台中。>gotoolpprofheap.out进入，在交互控制台后，一般会有如下提示：File:heap.outType:inuse_spaceTime:Feb1,2022at10:11am(CST)Enteringinteractivemode(type"help"forcommands,"o"foroptions）这里输入：inuse_space表示文件中采样信息的类型，Type可能的取值有：inuse_space——已经分配但还没有释放的内存空间inuse_objects——数量ofobjectsthathavebeenallocatedbutetyetyetreleasedalloc_space—已分配内存总量（已释放也会被统计）alloc_objects—已分配对象总数（无论是否已释放）接下来介绍一个pprof交互方式命令top，也可以是topN，比如top10。这类似于Linux系统的top命令，输出TopN最耗内存的函数。(pprof)top10Showingnodesaccountingfor134.55MB,92.16%of145.99MBtotalDropped60nodes(cum<=0.73MB)Showingtop10nodesoutof117flatflat%sum%cumcum%60.53MB41.46%41.466%85github.com网站/jinzhu/gorm.glob..func218.65MB12.77%54.24%18.65MB12.77%正则表达式。（*正则表达式）。拆分16.95MB11.61%65.84%16.95MB11.61%github.com/jinzhu/gorm。（*范围）。AddToVars8.67MB5.94%71.78%129.05MB88.39%example.com/xxservice/dummy.GetLargeData7.50MB5.14%82.63%7.50MB5.14%reflect.packEface6.50MB4.45%87.08%4.45%printf44%运行时44.72%89.72%8.malg1.91MB1.31%91.13%1.91MB1.31%strings.Replace1.51MB1.03%92.16%1.51MB1.03%bytes.makeSlice这两个里面，gorm占用内存最多的一个库的方法，gorm是一个ORM库，但其内存泄漏的原因应该是以下带有业务逻辑的代码，dummy.GetLargeData方法。在top命令输出的列表中，我们可以看到两个值，flat和cum。flat：表示本函数分配的内存空间，由本函数持有。cum：表示这个函数或者它的调用栈下面的函数分配的内存总量。此外，sum%表示前面几行输出的固定百分比的总和。比如上面第四行sum%那一列的值，71.78%其实就是它和上面三行输出的flat%之和。定位到导致内存泄漏的函数之后，后面要做的优化问题就是深入函数，看它哪里使用不当或者有逻辑遗漏，比如我开头提到的例子，查询条件不能在某些情况下得到应用。当然，如果你想准确定位到函数内部是哪一段代码导致了内存溢出，也是有办法的。这时候就需要用到list命令了。list命令可以列出函数内部每行代码运行时分配的内存（如果分析CPU采样文件，会显示CPU使用时间）(pprof)listdummy.GetLargeDataTotal:814.62MBROUTINE========================dummy.GetLargeDatain/home/xxx/xxx/xxx.go814.62MB814.62MB（持平，累积）总计的100%。.20:}()。.21：。.22:tick:=time.Tick(time.Second/100)。.23:变量buf[]字节。.24:对于范围刻度{814.62MB814.62MB25:buf=append(buf,make([]byte,1024*1024)...)。.26:}..27：}。.28：小结这里简单总结一下如何使用pprof排查程序内存泄露问题。当然，如果你们公司在条件上有Continuoussampling，或者我在上一篇文章中提到的自动采样方案，最好使用它，让机器为我们做这些事情。但是，不管用什么方法，最终都只能帮助我们定位到内存泄漏的原因所在。至于如何优化和解决这个问题，需要具体情况具体分析。如果是一些业务逻辑在实现上有问题，那我们就得跟团队商量一下实现方式，这也可能涉及到产品的一些变化。
